Dataset Previews
First, initialize by adding tools and declare floating type
using GriddingMachine
using Plots
using Plots.PlotMeasures
ENV["GKSwstype"]="100";
FT = Float32;
predownload_artifact.(["GPP_MPI_v006_1X_8D", "GPP_VPM_v20_1X_8D",
"NPP_MODIS_1X_1Y", "canopy_height_20X_1Y",
"clumping_index_12X_1Y", "clumping_index_2X_1Y_PFT",
"land_mask_ERA5_4X_1Y", "leaf_area_index_4X_1M",
"leaf_chlorophyll_2X_7D", "leaf_traits_2X_1Y",
"river_maps_4X_1Y", "surface_data_2X_1Y",
"tree_density_12X_1Y"]);#=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # -=O#- # # # 0.0% 0.1% 0.3% 1.1% ### 4.2% ######### 13.6% ################ 23.4% ####################### 32.7% ############################## 42.3% ##################################### 51.8% ############################################ 61.3% ################################################### 70.9% ######################################################### 80.5% ############################################################### 87.7% ################################################################# 91.1% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.0% 0.1% 0.3% 1.0% ## 3.5% ######### 12.7% ################# 24.3% ######################### 35.9% ################################# 46.7% ######################################### 57.8% ################################################# 68.6% ######################################################### 79.4% ################################################################# 90.3% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # ###################### 30.9% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.4% # 1.8% #### 6.8% ################### 27.4% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # 0.6% ##### 7.4% ######## 11.9% ######################## 33.8% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # -=#=# # # -=O#- # # # 1.2% ####### 10.3% #################### 28.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # ## 3.0% ########## 14.2% ######################## 33.8% ###################################################################### 98.1% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.2% 0.7% ## 3.3% ######### 12.8% ################################### 50.0% ################################################################# 91.5% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.2% 1.2% ## 3.3% ######## 12.4% ################################## 47.9% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 1.0% ### 4.9% ########## 15.1% ######################################## 56.3% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.3% # 1.5% ## 3.6% ####### 10.4% ########################### 38.2% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.0% 0.1% 0.3% 1.0% ## 4.1% ##### 7.7% ######### 12.9% ############ 16.9% ############### 22.2% ################## 25.7% ##################### 29.2% ####################### 32.8% ########################## 36.4% ############################ 40.1% ############################### 43.8% ################################## 47.5% #################################### 51.1% ####################################### 54.8% ########################################## 58.6% ############################################ 62.5% ############################################### 66.2% ################################################## 70.0% ##################################################### 73.6% ####################################################### 76.8% ######################################################### 80.4% ############################################################ 84.3% ############################################################### 88.2% ################################################################## 92.1% ##################################################################### 96.0% ####################################################################### 99.8% ######################################################################## 100.0% #=#=# ##O#- # ##O=# # #=#=-# # -#O#- # # 0.3% # 1.6% ### 4.5% ############ 17.7% ################################################## 70.7% ######################################################################## 100.0%
Then, define a function to plot the dataset
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
size=(700,300),
framestyle=:none)
end
function preview_data(ds::GriddedDataset{FT}, ind::Int, clim::Tuple)
# preview data
return heatmap(view(ds.data,:,:,ind)',
origin="lower",
aspect_ratio=1,
xticks=[],
yticks=[],
c=:viridis,
clim=clim,
size=(700,300),
framestyle=:none)
endpreview_data (generic function with 2 methods)
Leaf level datasets
Leaf chlorophyll content
LCH_LUT = load_LUT(LeafChlorophyll{FT}());
mask_LUT!(LCH_LUT, FT[0,Inf]);
LCH_LUT = regrid_LUT(LCH_LUT, Int(size(LCH_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(LCH_LUT.data,3)
preview_data(LCH_LUT, i, (0,80));
end
gif(anim, fps=5)Leaf nitrogen content
LNC_LUT = load_LUT(LeafNitrogen{FT}());
mask_LUT!(LNC_LUT, FT[0,Inf]);
LNC_LUT = regrid_LUT(LNC_LUT, Int(size(LNC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LNC_LUT, 1)
Leaf phosphorus content
LPC_LUT = load_LUT(LeafPhosphorus{FT}());
mask_LUT!(LPC_LUT, FT[0,Inf]);
LPC_LUT = regrid_LUT(LPC_LUT, Int(size(LPC_LUT.data,2)/180));
preview_data(LPC_LUT, 1)
Specific leaf area
SLA_LUT = load_LUT(LeafSLA{FT}());
mask_LUT!(SLA_LUT, FT[0,Inf]);
SLA_LUT = regrid_LUT(SLA_LUT, Int(size(SLA_LUT.data,2)/180));
preview_data(SLA_LUT, 1)
Vcmax
VCM_LUT = load_LUT(VcmaxOptimalCiCa{FT}());
mask_LUT!(VCM_LUT, FT[0,Inf]);
VCM_LUT = regrid_LUT(VCM_LUT, Int(size(VCM_LUT.data,2)/180));
preview_data(VCM_LUT, 1)
Stand level datasets
Canopy height
CHT_LUT = load_LUT(CanopyHeightGLAS{FT}());
mask_LUT!(CHT_LUT, FT[0,Inf]);
CHT_LUT = regrid_LUT(CHT_LUT, Int(size(CHT_LUT.data,2)/180));
preview_data(CHT_LUT, 1)
Clumping index
# global clumping index
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexMODIS{FT}(), "12X", "1Y");
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
preview_data(CLI_LUT, 1, (0.4,1))
# global clumping index per PFT
CLI_LUT = load_LUT(ClumpingIndexPFT{FT}());
mask_LUT!(CLI_LUT, FT[0,1]);
CLI_LUT = regrid_LUT(CLI_LUT, Int(size(CLI_LUT.data,2)/180));
anim = @animate for i ∈ 1:size(CLI_LUT.data,3)
preview_data(CLI_LUT, i, (0.4,1));
end
gif(anim, fps=1)Gross primary productivity
# GPP MPI
anim = @animate for year ∈ 2001:2019, i ∈ 1:46
GPP_LUT = load_LUT(GPPMPIv006{FT}(), year, "1X", "8D");
mask_LUT!(GPP_LUT, FT[-100,Inf]);
preview_data(GPP_LUT, i, (0,10));
end
gif(anim, fps=20)